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在人工智能发展趋势下,数学教育该何去何从?

[日期:2018-05-09] 来源:51CTO安全资讯  作者: [字体: ]

对于“人工智能AI)”这个名词,我想大家应该都非常熟悉,即使不是从事这一行业的工作人员,至少也听说过这个专业术语。如相关的人工智能产品已经完全走进我们的生活,如智能手机、智能音箱、智能手环等等。

“人工智能(AI)”虽然看上去很高大上,但其本质是计算机技术发展到一定程度“融合”的结果,通过对计算机硬件与软件的结合,实现模仿、研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。如机器人领域、语言识别、图像识别、自然语言处理等所有与之相关联的领域,都属于“人工智能(AI)”。

因此,“人工智能(AI)”属于计算机科学的一个分支。看到这里,很多人或许会想到程序设计,但“人工智能(AI)”不仅仅是程序设计那么简单,因为它还包含大量的数学知识,如概率论、统计学、数理统计、线性代数、离散数学等。

如果一个人要想成为人工智能领域的程序员,进入“高大上”的人工智能领域,没有扎实的数学知识功底,那是不可能实现的。如我们最常见的机器算法,某些APP根据大家的阅读习惯,推荐相关的资讯,就是基于数学知识当中的概率论与统计学等数学内容。

学好数学能帮助一个人进入“人工智能(AI)”领域,那么何为学好数学?是不是取得优异的数学成绩就代表着学好数学呢?这可不一定,关键在于会不会“用”。

一个人的数学成绩取得高分,并不代表这个人数学学得好,这主要是基于很多人崇拜“分数论”,把数学当成考取名校的踏脚石,这些人的数学高分往往都是经过题海战术、刷题等训练的结果,而对什么是数学思想方法、数学素养、数学的逻辑思维能力、数学与生活之间的关系等,可能一知半解,甚至是无知。

脑袋里只有一堆解题方法,却不知道怎么用,这就是所谓的“高分低能”。

学习数学,我们已经习惯于讲题、解题、做题、再训练等一系列看似“规矩”的环节,这也间接加剧人们对数学的偏见:枯燥和无聊。

什么是数学?

数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科,在人类历史发展和社会生活中,数学发挥着不可替代的作用,更是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具。

从数学的大体概念中,我们至少可以看出这么两点:

一、数学一门综合性和实践性非常强的学科;

二、数学是人类社会各方面发展必不可少的工具。

基于这两点因素,数学这门学科就具有高度的综合性、很强的实践性,而且自身具有生长性和发展性,会随着社会发展而发展,反之也会影响社会的发展而发展。

因此,当我们的学生如果只关注解题刷题,不去理解和消化数学的综合性和实践性,就无法学会应用数学知识去解决实际问题,更不要说提高数学素养。

当前的中学数学课本,所展示的知识内容呈现出立体交叉的布局,知识点之间联系更加密切,每一章节都穿插了大量的实用性知识板块,这不仅帮助学生扩大了知识面,更提高了学生分析问题和解决问题的能力。

令人惋惜的是,在现实的数学学习过程中,很多人都忽视培养运用数学解决实际问题的能力,更不要说主动去理解和消化数学思想方法。

在很多文章里,我多次强调数学思想方法是数学的精髓,一个人只有学会运用数学思想方法,这样才能把具体的数学知识、方法技巧等转化成分析问题与解决问题的能力,最终才能提高数学素养。

我们所要学习的数学知识、思想方法等,都蕴含在题目当中,题目是数学知识和思想方法的外在表现。当我们面对一道数学题目,或是运用数学知识去解决实际问题,而在这个解决问题过程中所展现出来的思维方式等,就是一个人训练和提高逻辑思维能力最佳时期。

科学思维的核心是我们的数学思维模式,而数学思维的基石就在于逻辑推理,因此我们把逻辑推理看成是数学思维的基本方法,那么逻辑思维能力就成为衡量一个人数学能力的标准之一,更是代表着一个人能否把所学的数学知识应用到更高的层面的基石。

我们的数学课堂如果可以关注学生的思维变化、思考过程,关注他们的思维逻辑,不再只是关注问题结论的对与错,不断地总结反思,这样才能帮助我们的学生在知识的发生发展和深化过程中去理解知识,在分析问题与解决问题过程中去消化数学思想方法,从根本上提高对数学的认识,不断提高数学综合能力。

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